Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Electromagnetics for Engineers I: Time-Independent Fields (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Electromagnetics for Engineers I: Time-Independent Fields
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2281_s24
DozentIn:
Dr. Cheng Yang, Prof. Dr. sc. techn. Christian Schuster
Beschreibung:

- Maxwell’s Equations in integral and differential notation

- Boundary conditions

- Laws of conservation for energy and charge

- Classification of electromagnetic field properties

- Integral characteristics of time-independent fields (R, L, C)

- Generic approaches to solving Poisson’s Equation

- Electrostatic fields and specific methods of solving

- Magnetostatic fields and specific methods of solving

- Fields of electrical current density and specific methods of solving

- Action of force within time-independent fields

- Numerical methods for solving time-independent problems

The practical application of numerical methods will be trained within specifically prepared lectures in an interactive manner using small MATLAB programs.

Leistungsnachweis:
m1501 - Electromagnetics for Engineers I: Time-Independent Fields<ul><li>p1452 - Electromagnetics for Engineers I: Time-Independent Fields: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
5
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Theoretische Elektrotechnik (E-18)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 22
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 23

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.